La Business Analytics (BA), también llamada Adavanced Analytics, permite a las empresas analizar sus datos para identificar patrones, generar información para tomar decisiones estratégicas y automatizar los procesos empresariales mediante la conexión de la inteligencia y la acción.

Todos los días, en cada empresa se produce una enorme cantidad de datos que deben ser «estudiados» para investigar tendencias, aumentar la eficiencia y verificar posibles deficiencias o problemas ocultos.

Esta técnica le permite digitalizar su negocio a través de un enfoque Data-Driven, yendo más allá de la supervisión tradicional y la generación de informes de indicadores clave de rendimiento (KPI) para encontrar patrones ocultos en los datos.

Como muestran las últimas tendencias, las organizaciones orientadas por algoritmos de Machine Learning y Deep Learning son los nuevos innovadores y líderes empresariales

Metodologías de Business Analytics

La BA es un campo muy amplio y las metodologías se actualizan constantemente, por lo general se dividen según el propósito:

  • Análisis descriptivo, la metodología más común de Business Analytics que analiza y compara datos históricos y actuales para comprender mejor lo que sucede en todo el proceso de trabajo. Este tipo de análisis es muy útil si una empresa necesita comprender cuánto está creciendo el sitio en términos de tráfico en relación con una iniciativa de marketing específica o una nueva promoción publicitaria
  • Análisis predictivo, fundamental para predecir los cambios futuros basados en los datos actuales. Gracias a algoritmos complejos se pueden desarrollar modelos, descubrir problemas ocultos, analizar tendencias y cambios en los hábitos de compra de los clientes. Es el tipo de análisis adecuado para identificar nuevas oportunidades de negocio o verificar si las expectativas del mercado se pueden cumplir. Determinar con antelación los beneficios y los posibles riesgos es fundamental para tomar las mejores decisiones estratégicas
  • Análisis Prescriptivo, gracias a la inteligencia artificial, el proceso de análisis de los datos se vuelve más complejo para poder interpretar la información recogida y formular respuestas para encontrar soluciones optimizadas y eficientes. El objetivo es perfeccionar la toma de decisiones, reduciendo el margen de error. A través del Análisis Prescriptivo se consigue dar las indicaciones necesarias para la mejora de las prestaciones

¿Por qué es importante imponer una estrategia de Business Analytics?

La Business Analytics es la ciencia que, partiendo del análisis de los datos, tiene como objetivo sacar conclusiones llegando a la solución más eficiente para aumentar el rendimiento de la empresa.

Una de las principales ventajas de adoptar un enfoque basado en datos es:

  • Proporcionar informes precisos y detalles sobre las iniciativas tomadas
  • Optimizar los costes de marketing
  • Identificar nuevas oportunidades de negocio
  • Analizar el comportamiento del público objetivo
  • Ayudar a tomar las mejores decisiones estratégicas
  • Administrar y optimizar la gestión de datos
  • Seguimiento del rendimiento económico de las inversiones

Utilizar Business Analytics y analizar datos e información para evaluar la mejor estrategia de negocio es una ventaja fundamental para seguir siendo competitivos en el mercado.

Diferencia entre Business Intelligence y Business Analytics

La línea divisoria entre Business Analytics e Intelligence no es tan clara como parece. Su uso en la resolución de problemas para la empresa, tanto a medio y corto plazo como a largo plazo, es complementario e integrado.

La Business Intelligence (BI) se centra en el análisis descriptivo (sobre «qué y cómo») al hacer posible una comparación entre los datos históricos y los actuales.

Por otro lado, Business Analytics (BA) se centra en «por qué» algo sucede y proporciona predicciones a través de análisis predictivos, Data Mining y Machine Learning. En particular, al investigar un fenómeno dado, BA se pregunta cuáles son las relaciones causales entre dos o más métricas. El desafío más desafiante para todos los profesionales del sector, ya que en muchos casos la correlación no implica causalidad.

DRIVE2DATA & Business Analytics

En Drive2Data estamos convencidos de que para aumentar el rendimiento empresarial es fundamental adoptar un enfoque Data-Driven para tener una visión completa de la propia empresa y del mercado de referencia.

A través de técnicas de Data Analytics y Data Quality, analizamos datos estructurados y clasificados (Intelligence Data Table) y los utilizamos como base para la construcción de modelos neuronales, conexiones espaciales y análisis semánticos.

El objetivo es transformar grandes cantidades de datos en información estratégica.

 

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